HubSpot の CMO が語る、AI は今後のビジネスにどのような変革をもたらすのか

人工知能は組織の運営方法を調整します。 現段階では、その主張に驚かれることはありません。

つまり、AI が職場に及ぼす影響はすでに始まっているのです。

当社の合成知能の状況に関する調査によると、中小企業のリーダーの 62% がこれまでに従業員向けの AI および自動化ツールに投資しています。

さらに、調査回答者の 65% は、AI の改善は産業革命に匹敵すると信じています。

これは本質的に、企業の今後の大きな詳細を 1 つ意味します。広告、収益、サービスの達人は、複雑でより良い印象を与える仕事に取り組むための追加の時間が得られるようになりました。 AI により、創造性とイノベーションが退屈で冗長な責任に取って代わられるようになります。

熟練した電子メールの草案作成、広告調査の構築、コーディングなどに費やしていた時間は、より深い運用に費やす時間に置き換えられます。パフォーマンスが向上することで、電子メール リーダーについての発見や、事前に合成されたデータに基づいた戦略の立案、そして、買い物客にとってより優れたネットまたは商品アクティビティをプログラムできます。

しかし、特に 2023 年に AI が企業にどのような影響を与えると思われるでしょうか? ここにリストされているのは、米国の専門家 1,350 人を対象とした AI の状況調査によると、AI が現在オフィスを変える手段のほんの一握りです。

HubSpot の CMO が語る、AI はビジネスの予見可能な将来にどのような変革をもたらすのか

1. AI により、見込み客以上のことに執着できるようになる。

Inbound 2022 では、最近企業が直面している切断の危機について話しました。 多くの中小企業は、ハイブリッド アースで顧客とリンクするための新しい戦略を獲得しようと努力しており、効果的かつ合理的な方法で消費者の詳細を確実に結び付けることができない石畳のような方法に頼っています。

AI は、買い物客のことを知る上で、断絶の危機に対して最も説得力のある方法を提供してくれる人物です。

企業のリーダーもこれに同意します。 私たちの調査では、企業のスペシャリストのなんと 63% が、従業員が消費者をよりよく理解するのに AI が役立つと経験していることがわかりました。

AI は、さまざまな情報源から知識を引き出し、問題の真実を示す 1 つのリソースを提供し、そうでなければ見逃していたかもしれない買い物客に関する独自の洞察を収集するのに役立ちます。

しかし最も重要なことは、消費者にもう一度夢中になる時間が与えられるということです。

これにより、製品販売グループが見込み客と真のつながりを持ち、彼らと協力して、ソリューションが彼らの唯一無二の欲求をどのように解決できるかを特定する時間を提供します。

これにより、サポート スタッフは、チャットボットで回答できるチケットに悩まされることなく、複雑な購入者の問題に焦点を当てることができます。

また、見込み顧客にとって最も重要な問題に合わせて、影響力が大きく効果的な意思決定を行うために必要な洞察をリーダーに提供します。

2. AI は情報評価を自動化し、選択構築を改善します。

リーダーの仕事の中で特に最も時間のかかる側面の 1 つは、理想的なデータを検討することです。 組織のリーダー、アナリスト、またはマーケティング担当者が買い物客の詳細を確認して有意義な洞察を明らかにするのに数時間しかかからない場合があり、基本的に重要な選択をするためにそれを使用する時間は短くなります。 言うまでもなく、ガイド情報調査システムは本質的に人的ミスに対して脆弱です。

幸いなことに、予測分析 (機器検出アルゴリズム、ファクト マイニング、および統計手法を使用して大量の情報を確認し、今後の傾向や行動について強力な予測を行う) は、分析手順の合理化と強化をサポートできます。

知識評価に AI を活用すると、主に次の 3 つの利点が追加されます。

• AI アルゴリズムは、人間には明らかではない可能性のあるパターンを学習できます。
• AI はユーザーの情報から学習し、時間をかけて予測を増やしていきます。
• 自分で行う必要はありません。

よりスマートな詳細は、最終的に、よりパーソナライズされた顧客対応を意味します。 バイヤーの知識を熟知することは、ほぼすべてのユニークな見込み客との関わり方を強化するのに役立ちます。

さらに、予測分析により、すべてのグループがアクセスを開発できるようになります。 たとえば、利益のリーダーは、主に AI ベースの洞察を活用して、ストーリーを策定し、主要なアカウント手法を作成し、パイプラインに関するより強力な予測を確立できます。

私たちが調査したリーダーのうち、4 分の 1 が、AI の最大の利点は、スタッフが情報に基づいてより適切な結論を出せるようになる可能性であると主張しました。

私の賭けですか？ 近い将来の最も優れたリーダーは、AI をレポート作成と分析の手順に不可欠なセクションとして認識するでしょう。

3. AI により業務手数料が削減され、パフォーマンスが向上します。

現代の地方財政が厳しい状況において、中小企業のリーダーは、はるかに少ないコストで追加の成果を上げたいと考えています。

AI が中小企業の資金節約を支援できる手段は無数にあります。中小企業のリーダーの 28% は、AI によって企業の支出を削減できると認識しています。

1 つ目は、時間のかかるハンドブック業務の自動化をサポートします。 場合によっては、多くのクライアント エイド担当者は、クライアントからの繰り返しの考えに対応するために包括的な時間を投資したいと考えています。 AI を活用することで、よく求められる質問への回答を自動化できるため、ヘルプ担当者はより複雑な問題に対処できるようになります。

AI を使用している買い物客支援担当者の 91% は、チャットボットが購入者のサービス リクエストに効率的に応答するようになったと述べています。

さらに、予測的なメンテナンスのために AI を活用できます。 多くのデバイスや機械を活用する企業で経営または機能していますか? AI は企業が機器の故障を予測できるように支援するため、故障前にサービスをプログラムして修理料金を最小限に抑えることができます。 在庫問題に対処していますか? AI は、在庫が大量に発生するか在庫が少なくなる時期を予測し、過剰なストレージ支出や他の企業の浪費を削減できるようにする可能性があります。

最終的に、AI は中小企業全体の効率を向上させますが、それはすべて購入者の実務経験を最大化することにつながります。 通常、AI により通常の労働者は現在、勤務日ごとに 2.5 数時間を節約できます。

この余剰時間を活用すれば、企業とスタッフ メンバーはより良い人間関係を築くことができます。

4. 企業のリーダーは、AI に精通した新入社員を積極的に採用します。

したがって、誰もが懸念しているのは、「AI が私のタスクを盗もうとしているのではないか?」ということです。

短い答えは「いいえ」です。 さらに、AI は既存の役割の影響力を強化し、補足的な選択肢を選択する余地を生み出す可能性が最も高くなります。

Google Tendency では、2023 年の初めにはほとんど存在しなかった「敏速なエンジニア」という表現が急速に増加し、4 月初旬に人気のピークに達しました。

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また、私たちの AI 調査では、企業のリーダーの 66% が、特にAI の活用と実装を支援するために、これまでに新しいスタッフを雇用していることが判明しました。

この数は増えるばかりです。

HubSpot では、グループ全体の現在の手順で AI を実際にどのように実践するかを決定するという明確な目標を掲げ、部門全体に専念するプロセス部隊を設計しました。

他の企業も同様のことを行うでしょう。自社の事業のために AI に集中できる内部スタッフを特定するか、その不足を満たすために新しい AI の第一人者やコンサルタントのサービスを利用することになります。

5. AI は企業が不正行為を検出できるように支援します。

AI のさらなる利点は? これにより、あらゆる規模の企業にとって不正行為の検出がはるかに簡単になります。

2022 年には、65% の企業が不正な暴行または未遂の被害に遭っていました。

詐欺は、どんな中小企業にとっても経済的にも法的にも有害となる可能性があります。 不正行為はより巧妙になるにつれて、検出もますます複雑になります。

2023 年には、企業は不正行為を検出して阻止するために AI 機器をますます活用するでしょう。 AI は、情報の異常を段階的に排除し、これらを奇妙な攻撃行為として実行し、スタッフが潜在的な詐欺師を発見するのに役立ちます。

さらに、AI は情報を使用して、固有の取引が不正である可能性を予測できます。 時間が経つにつれて、AI アルゴリズムは、不審なログイン、顧客の行動に基づく奇妙な取引、個人情報の盗難などの不正行為の検出においてはるかに優れたものになるでしょう。

6. AI は、企業がより優れたソリューションを確立するのを支援します。

可能性としては、企業のリーダーが AI を活用して新たな製品の代替品を発見することも見られるようになるでしょう。

場合によっては、ソフトウェア プログラム エンジニアは AI アプリケーションを使用して、提案、エンゲージメント、その他のアイテムの使用状況データを選別して、現在のアイテムのどの機能を強化する必要があるかを判断したり、提供する製品のギャップに応じて新しい製品やサービスのコンセプトを学習したりできます。

しかし、それを超えています。 AI アルゴリズムは、製品のスタイルとデザインもサポートします。

はい、あなたはそれをきちんと聞きました。 AI は、買い物客の使用デザイン、フィードバック、好みに関する情報を評価して、見込み客向けに消費者にとって有益で参加型の効果的なソリューションを生み出すために不可欠な貴重な洞察を提供できるようになります。

また、迅速なプロトタイピングにより、製品の進歩アプローチの最初から最後までのスピードアップにも役立ちます。 AI アルゴリズムはさまざまな構造の選択肢をシームレスかつ即座に提示できるため、スタッフは最も有望な代替案を即座に発見し、真剣に反復することができます。

AI の混乱期に備える

AI は事実上あらゆる市場を破壊する態勢を整えています。 しかし、それは私たちが恐れるべきことではありません。

長い式の進歩と結果の鍵は、AI によって迅速に進化し、それを実際に保持することです。

AI の初期段階では、最大の優先事項と、企業が AI を最大限に活用できる方法を引き続きターゲットにすることができます。 AI を戦術レベルで使用する方法についてさらに詳しく知りたい場合、または AI コレクションのポイントでより本格的な知識を入手したい場合は、AI 学習パスに飛び込むか、以下からサプライをダウンロードしてください。